Несколько способов оптимизировать процесс выполнения внешних файлов в Python:

• Читать большие файлы по частям. 1 Это снизит использование памяти и ускорит чтение больших файлов. 2
• Использовать функции seek() и tell(). 1 Они позволяют перемещаться по файлу, не читая весь его контент. 1 Это удобно для перехода к определённым частям большого файла или возобновления операций с определённой точки. 1
• Хранить часто используемые данные в памяти. 4 Модуль mmap позволяет работать с файлами на диске, как если бы они находились в оперативной памяти. 4
• Использовать параллельную обработку с библиотекой Joblib. 3 Она позволяет распределить задачи загрузки файлов между несколькими ядрами или потоками, значительно сократив общее время загрузки. 3
• Использовать файлы Pickle. 3 Этот формат Python для сериализации и десериализации объектов позволяет ускорить загрузку данных по сравнению с файлами CSV. 3

Также для общей оптимизации производительности кода в Python можно использовать, например, векторизованные операции с помощью библиотеки NumPy, кэширование, модуль cProfile и JIT-компиляцию с библиотекой Numba. 25